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[英] 托尼·布比亚（TonyBoobier）著宫鑫 著

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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115480743

商品编码：27614047880

出版时间：2018-04-01

作  者:(英)托尼·布比亚(Tony Boobier) 著;宫鑫,刘婷婷,刘畅 译 著作 定  价:108 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2018年04月01日 页  数:340 装  帧:平装 ISBN:9787115480743 ●第1章介绍——新的“真正业务”1
●1.1正在转型之际3
●1.1.1大数据由其特征定义5
●1.1.2数据分析的层次结构以及如何从数据中获取价值8
●1.1.3下一代数据分析10
●1.1.4数据与分析11
●1.2所有保险公司的大数据分析12
●1.2.13个关键要求12
●1.2.2中介机构的角色15
●1.2.3地理空间角度16
●1.2.4数据分析与物联网17
●1.2.5规模效益或劣势18
●1.3数据分析到底是如何运行的20
●1.3.1商业智能21
●1.3.2预测分析24
●1.3.3规范分析26
●1.3.4认知计算27
●注释28
●第2章数据分析与财务部门29
●2.1财务的挑战31
●部分目录

内容简介

为了在各个行业保持竞争力，将数据和分析整合到企业的各个方面变得越来越重要。保险行业正经历着结构的变革，因为技术不仅改变了行业发展的商业模式，还改变了整个行业的运营方式。    本书解释了保险业发生的变化，并帮助那些未来准备从事保险行业的人员在保险业的发展中取得成功。本书由在保险业和技术行业工作的专家撰写，是从事保险业工作的人员的参考指南。 (英)托尼·布比亚(Tony Boobier) 著;宫鑫,刘婷婷,刘畅 译 著作 托尼·布比亚，在保险行业拥有40多年的丰富经验，拥有工程、保险、营销和供应链管理方面的专业资格。在漫长而多样的职业生涯中，他在公共和私人领域担任过高等职务，涉及工程、建筑、金融以及新近的技术。他对商业智能和数据分析的应用有着深刻的理解，并在服务和交付机构的运作和管理方面取得了成功。他在英国工作多年，有着丰富的靠前经验。他不仅是一名靠前评论员，经常写作，演讲，还是一个未来主义者。

《智能风控：保险业的未来》 简介 在瞬息万变的商业环境中，风险管理始终是保险业的核心命脉。而如今，我们正站在一个前所未有的技术浪潮之巅，这场浪潮以其强大的力量重塑着我们理解、评估和应对风险的方式——这便是智能风控的时代。本书《智能风控：保险业的未来》并非是简单地罗列技术名词，而是深入剖析智能风控如何从根本上革新保险业的运营模式，赋能保险公司在日益复杂的市场中实现可持续增长与稳健发展。 本书旨在为保险行业的从业者，包括精算师、风险管理师、产品开发人员、IT专家、以及对行业未来发展充满好奇的管理层，提供一个全面且具有前瞻性的视角。我们将不再拘泥于传统的风险模型和数据分析方法，而是着眼于如何利用人工智能（AI）、机器学习（ML）、物联网（IoT）、区块链等前沿技术，构建更智能、更高效、更具预测性的风险控制体系。 第一部分：智能风控的基石——数据与技术 在现代保险业中，数据已成为最宝贵的战略资产。然而，数据的价值并非仅仅在于其数量，更在于我们如何有效地采集、清洗、整合、分析并最终转化为可执行的洞察。本书的开篇将系统地梳理智能风控所需的数据生态系统。我们将探讨： 多维度数据融合： 传统上，保险公司依赖历史索赔数据、人口统计学信息等进行风险评估。而智能风控则强调打破数据孤岛，融合来自内外部的、结构化与非结构化的海量数据。这包括但不限于： 物联网（IoT）数据： 来自智能穿戴设备（如健康追踪器、智能手表）、智能家居设备（如烟雾报警器、漏水传感器）、车联网（如驾驶行为数据、车辆状态数据）、工业传感器（如设备运行状态、环境监测数据）等。这些实时、细粒度的数据能够提供前所未有的风险洞察，例如，通过分析老年人夜间活动模式，预测跌倒风险；通过监测车辆的驾驶习惯，评估交通事故的可能性；通过设备运行数据，预测潜在的设备故障。 社交媒体与网络行为数据： 在严格遵守隐私法规的前提下，分析公开的网络信息，如社交媒体上的讨论、公开的评论、地理位置信息等，可以辅助识别潜在的欺诈行为，或评估特定事件（如大型集会、自然灾害）对特定区域或人群风险的影响。 地理空间与环境数据： 结合卫星图像、气象数据、地形信息、城市规划数据等，可以更精准地评估自然灾害（如洪水、地震、台风）的发生概率及其影响范围，从而优化财产保险和农业保险的承保与定价。 政府公开数据与第三方数据： 例如，公共卫生统计数据、犯罪率报告、宏观经济指标、行业分析报告等，为更全面的风险画像提供支撑。 人工智能与机器学习的驱动： 智能风控的核心驱动力在于AI和ML算法的进步。本书将深入浅出地介绍： 监督学习： 如何利用历史数据训练模型，预测特定风险事件的发生概率（如信用风险、健康风险、欺诈风险）。我们将讨论常用的算法，如逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升机（如XGBoost、LightGBM），以及深度学习模型（如神经网络）在复杂模式识别中的应用。 无监督学习： 如何通过聚类、降维等技术，发现数据中隐藏的模式和异常，例如，识别出未知的欺诈团伙，或发现新的风险群体。 强化学习： 在动态环境中，通过试错学习，优化风险管理策略，例如，动态调整定价策略以应对市场变化，或优化索赔处理流程以最小化损失。 自然语言处理（NLP）： 如何从非结构化的文本数据（如保单条款、索赔报告、客户反馈、医疗记录）中提取关键信息，进行风险评估、欺诈检测和客户情绪分析。 第二部分：智能风控在保险价值链中的应用 本书将详细阐述智能风控如何渗透并优化保险业务的每一个环节，实现效率、精准度和客户体验的全面提升。 承保（Underwriting）的智能化： 精准风险画像： 告别粗略的风险分层，通过AI模型对个体或实体的风险进行深度、多维度的画像。例如，在健康险领域，不仅考虑年龄、性别、既往病史，还能结合穿戴设备数据、基因检测信息（在合规前提下）等，实现个性化定价。在车险领域，通过分析驾驶行为、车辆安全配置、行驶轨迹等，为每位驾驶员生成独特的风险评分。 自动化与效率提升： 利用AI驱动的自动化承保系统，能够快速处理标准化的申请，将人工审核的压力转移到高风险、复杂案例上，大幅缩短承保周期，提升客户体验。 动态定价与产品创新： 基于实时数据和风险变化，实现更灵活的动态定价。例如，UBI（Usage-Based Insurance，基于使用量的保险）车险，根据驾驶行为动态调整保费；或者基于健康行为的健康险，鼓励客户保持健康的生活方式。AI也为开发更具针对性的创新保险产品提供了可能性。 风险定价（Risk Pricing）的优化： 超越精算模型： 传统精算模型虽然是基石，但在面对海量、高维度、实时变化的数据时，其局限性逐渐显现。AI模型能够捕捉到传统模型难以发现的复杂非线性关系，更精准地反映个体风险。 预测性定价： 基于对未来风险的预测，实现更具竞争力的定价。例如，预测特定区域在未来一段时间内发生洪灾的概率，从而在承保前就调整该区域的定价。 反欺诈定价： 通过识别潜在的欺诈行为，将其纳入定价模型，从而防止“劣币驱逐良币”的现象，保护诚实客户的利益。 反欺诈（Fraud Detection）的升级： 早期预警与精准识别： 利用机器学习算法，分析索赔数据中的异常模式、关联关系以及与已知欺诈行为的相似度，实现索赔欺诈的早期预警和精准识别。NLP技术可以分析索赔报告中的语言特征，发现与真实事件不符的描述。 团伙欺诈检测： 通过图神经网络等技术，识别看似独立的索赔背后隐藏的欺诈团伙网络，显著提高反欺诈的效率和效果。 主动式调查： AI模型不仅能识别可疑索赔，还能指示调查人员将精力集中在最有可能存在欺诈的案例上，优化调查资源配置。 索赔管理（Claims Management）的智能化： 自动化理赔： 对于简单的、低风险的索赔，利用AI进行自动化审核和赔付，例如，自动识别车损照片中的损坏程度，或处理基于特定事件触发的旅游保险索赔。 欺诈与错误检测： 在索赔处理过程中，AI持续监测，及时发现潜在的欺诈、重复提交或计算错误。 客户服务优化： 通过智能客服机器人，提供24/7的索赔进度查询、信息收集等服务，提升客户满意度。同时，AI可以分析客户的索赔情绪，为后续的服务提供指导。 投资与资产管理（Investment & Asset Management）： 宏观经济与市场预测： 利用AI分析海量宏观经济数据、新闻报道、社交媒体情绪等，预测市场走势，为投资决策提供参考。 风险对冲优化： 通过AI模型评估不同资产的风险收益特征，优化投资组合，并设计更有效的风险对冲策略。 合规性监测： 利用AI技术，实时监测投资活动是否符合监管要求和公司内部政策。 第三部分：智能风控的挑战与未来展望 在拥抱智能风控的巨大机遇的同时，我们也必须正视其面临的挑战，并对未来进行前瞻性的思考。 数据隐私与安全： 随着数据使用的日益广泛，如何保护客户的隐私，防止数据泄露，是智能风控落地过程中最关键的挑战之一。本书将探讨相关的法律法规（如GDPR、CCPA）、技术解决方案（如差分隐私、联邦学习）以及行业最佳实践。 算法偏见与公平性： AI模型可能在训练数据中存在的偏见，导致对特定人群产生不公平的风险评估或定价。本书将讨论如何识别和缓解算法偏见，确保保险产品的公平性。 模型的可解释性： 许多复杂的AI模型（如深度学习）被称为“黑箱”，其决策过程难以解释。这在需要高透明度的金融行业，尤其是在面临监管审查或客户质疑时，可能成为一个障碍。本书将介绍模型可解释性（XAI）的技术和方法。 人才培养与组织转型： 智能风控的实施需要具备跨学科知识（如数据科学、精算、风险管理、IT）的复合型人才。同时，保险公司需要进行组织文化的转型，拥抱数据驱动的决策模式。 监管合规与伦理考量： 随着AI在金融领域的应用加深，监管机构正逐步加强对其的审视。本书将探讨当前和未来的监管趋势，以及保险公司在应用智能风控时需要遵守的伦理原则。 人机协同的未来： 智能风控并非要取代人类，而是要实现人机协同，将人类的判断力、同理心与AI的计算能力、分析能力相结合，达到最优的风险管理效果。 生态系统的构建： 智能风控的成功离不开与技术公司、数据提供商、监管机构等建立紧密的合作生态系统，共同推动行业的创新与发展。 结语 《智能风控：保险业的未来》不仅是一本技术手册，更是一幅描绘保险业未来蓝图的指南。通过深入探讨数据、技术、应用、挑战与展望，本书将帮助您理解并把握智能风控为保险行业带来的颠覆性变革，赋能您的组织在未来的竞争中占据优势地位，实现更安全、更智能、更普惠的保险服务。这是一次关于风险管理的深刻革命，而这场革命的核心，正是智能风控。

评分☆☆☆☆☆

我最近读的一本书，它深入探讨了“颠覆式创新”理论，以及新兴技术如何从边缘地带开始，逐步侵蚀并最终取代现有市场领导者的过程。书中通过分析个人电脑、智能手机等产品的演进历程，揭示了那些最初看起来不那么“高端”的产品，是如何通过更高的性价比、更便捷的使用方式，赢得了更广泛的市场，并最终迫使传统巨头转型或消亡。这本书的逻辑让我联想到，保险业中那些看似微小但却不断累积的科技进步，比如电子保单、在线投保、自动化理赔流程等，它们可能就是引发行业颠覆的“微创新”。作者强调，颠覆者往往并非来自行业内部，而是拥有全新的视角和技术。因此，那些能够拥抱新技术的外部力量，或者积极拥抱变革的内部力量，将是未来保险业的主导者。这种从“边缘”到“主流”的演进逻辑，对于理解保险业正在发生的及将要发生的改变，有着极强的启发意义。

评分☆☆☆☆☆

这本读物给我留下最深刻印象的是它对“平台化”商业模式的深入剖析，以及这种模式如何颠覆了许多看似稳固的行业格局。作者并没有直接探讨保险，而是以共享经济、内容分发等领域为例，生动地描绘了一个个超级平台是如何通过连接供需双方，整合资源，形成强大的网络效应，并最终占据主导地位的。书中对用户画像的构建、流量的获取与转化、以及生态系统的构建等环节进行了细致的解读。虽然我读这本书时，脑海中浮现的是滴滴、美团、抖音这样的例子，但我越想越觉得，保险业同样具备成为平台的巨大潜力。想象一下，一个集保险产品销售、理赔服务、健康管理、甚至是风险预警于一体的综合性平台，它不仅能提供标准化的保险产品，更能通过数据分析，为用户提供定制化的健康建议，甚至在风险发生前就进行干预。这样的平台，将远远超越传统保险公司的概念，成为连接用户和风险管理服务的枢纽，重塑保险业的价值链。

评分☆☆☆☆☆

我最近读的一本关于“算法经济”的书，让我对当下数据在商业世界中的核心地位有了全新的认识。作者从不同行业出发，解释了算法是如何成为新的生产力，如何通过分析海量数据来优化资源配置，提高效率，甚至创造全新的商业模式。书中详细讲解了推荐算法、定价算法、风险评估算法等在各个领域的应用，以及这些算法背后的逻辑和技术。虽然书中并没有直接涉及保险业，但“算法经济”的思维方式，让我看到了保险业巨大的转型潜力。试想一下，如果保险公司能够构建出高效的风险评估算法，不仅能更精准地识别和定价风险，还能通过算法为用户提供个性化的健康管理建议，从而降低发病率，最终实现“共赢”。这种由数据和算法驱动的精细化运营，不仅能提升保险公司的效率和盈利能力，更能真正地为客户创造价值，改变保险业“事后补偿”的传统模式。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚读完一本关于金融科技对传统行业影响的书，虽然书名并非直接指向保险业，但其中关于数据驱动决策、个性化服务以及风险评估模型革新的章节，让我对保险业未来的发展方向产生了深刻的思考。书中详细阐述了如何利用人工智能和机器学习技术，对海量用户行为数据进行深度挖掘，从而更精准地预测潜在风险，并据此设计出更具竞争力的产品。例如，作者举例说明了在线零售巨头如何通过分析用户的浏览、购买和社交媒体互动记录，来预测其对某种商品的兴趣程度，进而进行定向营销。这种思路迁移到保险业，便意味着我们可以通过分析投保人的健康数据（在合规的前提下）、驾驶习惯、生活方式等，来评估其健康险、车险等产品的风险，并提供更个性化的保费和保障方案。书中还强调了客户体验的重要性，以及科技如何帮助企业打破信息不对称，建立更透明、更直接的客户关系。我想，这些理念如果能够被保险公司充分吸纳和实践，必将带来一场深刻的行业变革。

评分☆☆☆☆☆

一本关于“用户至上”理念的书籍，让我彻底改变了对很多服务行业的认知。书中大量篇幅都在讲述，为什么那些最成功的企业，总是能够将用户的需求放在首位，并通过一切手段去满足甚至超越用户的期望。作者详细阐述了如何通过建立用户反馈机制，持续优化产品和服务，以及如何通过个性化体验，建立用户忠诚度。书中的案例广泛，从电商平台到流媒体服务，再到共享出行，无一不体现了“用户体验”的核心价值。读完之后，我反思了自己曾经购买保险的经历，很多时候，我只是在被动地接受产品，而很少有机会真正表达我的需求。如果保险公司能够像这些领先的服务企业一样，真正地关注用户在购买、使用、理赔各个环节的感受，那么保险产品将不再是冰冷的合同，而是真正能够提供安心与保障的伙伴。这种从“产品导向”到“用户导向”的转变，在我看来，将是保险业未来最重要的升级方向。